CN113361423A - 一种主动悬架调整方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于路况识别技术领域，公开了一种主动悬架调整方法，包括步骤：采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框；采用图像分类算法检测所述前视图像对应的道路的类别；根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分；根据所述道路情况的综合评分预瞄控制主动悬架的刚度和阻尼特性。本发明融合图像分类与目标检测，准确算出路况评分，检测距离远，实时性强；采用预瞄控制，根据前方路况提前调整悬架状态，提高乘车舒适度；将路况评分实时上传云端，并可以根据这些数据生成一定范围内的路况地图。
Description
技术领域
本发明属于路况识别技术领域，具体涉及一种主动悬架调整方法。
背景技术
主动悬架指悬架系统的刚度和阻尼特性能根据汽车的行驶条件(车辆的运动状态和路面状况等)进行动态自适应调节，使悬架系统始终处于最佳减振状态。主动悬架具有诸多优点，比如可以控制车身高度，提高通过性，兼顾汽车的平顺性与操纵稳定性等。传统主动悬架的控制策略一般采用振动传感器作为输入，可以对车辆受到的振动幅度作出实时响应，缺点是在车体产生振动后悬架才会作出响应，无法提前调整。预瞄控制采用前方路况识别的结果作为输入，可在车辆经过颠簸路段前，提前调整主动悬架状态，具有提前反馈的优越性，但这对路况识别的稳定性和及实时性要求较高。
传统路况识别采用图像分类，目标检测或图像分割的单一方法。其中图像分割消耗资源较大，难以做到实时检测。图像分类可识别路面的材质，如沥青路面，水泥路面，土路面，石子路面等。目标检测可针对性检测路面上的损坏类型及位置，如坑洼，裂缝等。单独使用路面分类的结果无法识别坑洼较多的路面，而单独使用道路坑洼检测的结果，又忽略了道路本身材质对车辆振动的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种主动悬架调整方法，以解决现有的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种主动悬架调整方法，包括步骤：
采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框；
采用图像分类算法检测所述前视图像对应的道路的类别；
根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分；
根据所述道路情况的综合评分预瞄控制主动悬架的刚度和阻尼特性。
作为本发明一种主动悬架调整方法优选地，在所述的S100采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框之前包括步骤：
获取车辆前视图像。
作为本发明一种主动悬架调整方法优选地，所述的S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分具体包括步骤：
针对不同类别的道路给出不同的初始评分；
在所述初始评分的基础上，针对不同的障碍物减去不同的分数，得到道路路况的综合评分。
作为本发明一种主动悬架调整方法优选地，在所述的S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分之后包括步骤：
获取车辆实时定位信息；
获取所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置。
作为本发明一种主动悬架调整方法优选地，在所述的S311获取所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置之后包括步骤：
将前视图像对应的道路上的障碍物、所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置和前视图像对应的道路的类别以及车辆实时定位信息实时发送至云端数据库；
根据云端数据库存储的数据信息生成路况地图。
作为本发明一种主动悬架调整方法优选地，所述障碍物包括裂缝、坑洼、凹陷和减速带。
作为本发明一种主动悬架调整方法优选地，所述道路类别包括水泥路面、沥青路面、土路面、石子路面和冰雪路面。
本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：本发明融合图像分类与目标检测，准确算出路况评分，检测距离远，实时性强；采用预瞄控制，根据前方路况提前调整悬架状态，提高乘车舒适度；将路况评分实时上传云端，并可以根据这些数据生成一定范围内的路况地图。
附图说明
图1为本发明的流程图之一；
图2为本发明的流程图之二；
图3为本发明的流程图之三；
图4为本发明的流程图之四；
图5为本发明另一个实施例的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供如下技术方案：一种主动悬架调整方法，包括步骤：
S100采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框；
S200采用图像分类算法检测所述前视图像对应的道路的类别；
S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分；
S400根据所述道路情况的综合评分预瞄控制主动悬架的刚度和阻尼特性。
本实施例中，使用前视摄像头，融合图像分类和目标检测结果，实时评估道路路况；采用预瞄控制，根据道路路况提前调整主动悬架参数；路况评分实时上传至云端；
使用前视相机的图像作为输入，在嵌入式控制器上运行目标检测算法，检测不同类别的道路坑洼及其位置，生成前视图像上的检测框，检测裂缝、坑洼、凹陷、减速带；
使用前视相机的图像作为输入，在嵌入式控制器上运行图像分类算法，将每张前视图像上的道路区域分为水泥路面、沥青路面、土路面、石子路面、冰雪路面；
运用道路坑洼检测和路面材质分类的结果，计算道路路况的综合评分。对每一种道路材质，给出一个基础评分；对每一处检测到的道路坑洼，在基础评分上减去相应的分数，最后输出整体路况评分；
主动悬架的预瞄控制能够根据嵌入式控制器输出的路况评分来提前给出调节作用，使悬架系统最有效地抵消外部干扰所引起的振动；
根据路况评分对悬架的刚度和阻尼特性进行动态自适应调节，使悬架系统始终处于最佳减振状态；
请参阅图2所示，具体地，在所述的S100采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框之前包括步骤：
S10获取车辆前视图像。
请参阅图3所示，具体地，所述的S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分具体包括步骤：
S301针对不同类别的道路给出不同的初始评分；
S302在所述初始评分的基础上，针对不同的障碍物减去不同的分数，得到道路路况的综合评分。
请参阅图4所示，具体地，在所述的S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分之后包括步骤：
S310获取车辆实时定位信息；
S311获取所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置。
具体地，在所述的S311获取所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置之后包括步骤：
S312将前视图像对应的道路上的障碍物、所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置和前视图像对应的道路的类别以及车辆实时定位信息实时发送至云端数据库；
S313根据云端数据库存储的数据信息生成路况地图。
本实施例中，云端通信模块将嵌入式控制器中，GPS模块的实时定位结果和路况感知模块的路面分类和坑洼检测结果实时上传至云端数据库中；
数据库存放所有安装此系统的车辆上传的所有定位和路况数据，并可以根据这些数据生成一定范围内的路况地图；
将定位和路况实时上传至云端数据库，并依此适时调整主动悬架的参数。
具体地，所述障碍物包括裂缝、坑洼、凹陷和减速带。
具体地，所述道路类别包括水泥路面、沥青路面、土路面、石子路面和冰雪路面。
本发明的另一个实施例，包括：
启动车载前视摄像头和嵌入式控制器；
将车辆开到道路上；
在前视摄像头图像中观察路面材质分类结果，道路坑洼检测结果和路况综合评分；
主动悬架会根据路况综合评分调整参数，达到减振最舒适的状态。
请参阅图5所示，本发明的又一个实施例，包括：
启动车载前视摄像头，嵌入式控制器和GPS模块；
在道路上行驶车辆；
在前视摄像头图像中观察路面材质分类结果，道路坑洼检测结果和路况综合评分；
车辆实时GPS位置和实时路况评分均上传至云端数据库中保存下来；
使用一段时间内的车辆位置和每处的路况，实时更新一片区域内的路况地图。
本发明提出的路况识别用于主动悬架调整的方法采用视觉感知的方法，利用车载前视摄像头，融合路面材质分类的结果及道路坑洼检测的结果，实现远距离、实时的路况感知，生成对前方路况的实时评分，并依据此评分实时调整主动悬架的参数，提高车辆乘坐的舒适度。此外，利用车上装载的GPS定位模块和网络通信模块，可将车辆的实时位置和车辆感知到的前方路况上传至云端，从而生成路况地图，以供之后其他功能的开发使用。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种主动悬架调整方法，其特征在于，包括步骤：
S100采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框；
S200采用图像分类算法检测所述前视图像对应的道路的类别；
S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分；
S400根据所述道路情况的综合评分预瞄控制主动悬架的刚度和阻尼特性。
2.根据权利要求1所述的一种主动悬架调整方法，其特征在于，在所述的S100采用目标检测算法检测前视图像对应的道路上的障碍物，并生成前视图像的检测框之前包括步骤：
S10获取车辆前视图像。
3.根据权利要求1所述的一种主动悬架调整方法，其特征在于，所述的S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分具体包括步骤：
S301针对不同类别的道路给出不同的初始评分；
S302在所述初始评分的基础上，针对不同的障碍物减去不同的分数，得到道路路况的综合评分。
4.根据权利要求1所述的一种主动悬架调整方法，其特征在于，在所述的S300根据检测出的所述前视图像对应的道路上的障碍物和所述前视图像对应的道路的类别计算道路路况的综合评分之后包括步骤：
S310获取车辆实时定位信息；
S311获取所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置。
5.根据权利要求4所述的一种主动悬架调整方法，其特征在于，在所述的S311获取所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置之后包括步骤：
S312将前视图像对应的道路上的障碍物、所述前视图像对应的道路上的障碍物的位置和前视图像对应的道路的类别以及车辆实时定位信息实时发送至云端数据库；
S313根据云端数据库存储的数据信息生成路况地图。
6.根据权利要求1所述的一种主动悬架调整方法，其特征在于，所述障碍物包括裂缝、坑洼、凹陷和减速带。
7.根据权利要求1所述的一种主动悬架调整方法，其特征在于，所述道路类别包括水泥路面、沥青路面、土路面、石子路面和冰雪路面。
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